原因と対策をまとめる。
ハイパーパラメータは、最適なものが自動で設定されるため、学習データの質を上げるのが最優先事項かと思われる。
| 原因 | 詳細説明 | 対策 |
|---|---|---|
| 学習データの偏り | ファインチューニングに使用される学習データが特定の分野やトピックに偏っている場合、その分野に関する言語パターンを過学習する可能性があります。 これにより、他の分野の文脈や言語パターンを適切に扱えなくなり、不自然な日本語の出力が生じることがあります。 |
学習データの見直し: データセットを拡充または調整して、偏りを減らします。 |
| 学習データの品質 | ファインチューニングに用いるデータの品質が低い（文法的な誤りや不自然な表現が多い）場合、モデルがこれらの不適切な言語パターンを学習してしまいます。 これが原因で、生成される文章も品質が落ち、不自然な日本語を出力する原因となります。 |
データの品質チェックとクリーニング: 誤りや不自然な表現を含むデータを修正または除外します。 |
| ハイパーパラメータの設定ミス | 適切な学習率やエポック数（学習の繰り返し回数）を設定していない場合、モデルが過学習または学習不足に陥る可能性があります。 過学習ではモデルが学習データに含まれる特定のパターンやノイズに過敏に反応し、学習不足では十分な言語パターンを学習できず、どちらも不自然な出力を引き起こします。 |
ハイパーパラメータの調整: 学習率やエポック数などを調整して、過学習や学習不足を防ぎます。 |
| 言語特性の理解不足 | 日本語などの複雑な言語は、文法的な構造が非常に複雑であり、単語の意味が文脈に強く依存しています。 ファインチューニングの際、これらの特性を十分に考慮しないで学習データを選定したり、モデルの構成を決定したりすると、不自然な出力を引き起こす可能性があります。 |
多様な言語データの追加: 日本語の複雑さを考慮して、より多様な文脈やジャンルからのデータを追加します。 専門家による評価: 日本語の専門家や言語学者による評価を取り入れ、ファインチューニングプロセスを監視します。 |